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Eine harte Nuss geknackt


Wie ein neues Bildverarbeitungssystem mit auf »deep learning« basierenden Algorithmen Bilder wie der Mensch versteht

Schmachtl Bildverarbeitungssystem
Eine harte Nuss geknackt

Qualitätsprüfung ist in Produktionsbetrieben unerlässlich. Dabei sichert eine automatisierte optische Kontrolle objektiv, zuverlässig und dauerhaft gleichbleibende Qualität. Davor sind aufwändige Programmierarbeiten erforderlich, Feilen an Parametern und Setzen von Schwellen und Toleranzen. Das könnte Schnee von gestern sein. Denn basierend auf der Funktionsweise menschlicher Nervenzellen berechnet eine innovative Technologie selbst Algorithmen und setzt damit neue Maßstäbe: Defekte, die der Mensch im Bild erkennt, erkennt auch das System. Der Linzer Systemanbieter Schmachtl setzt die innovative Software seit Kurzem bei Projekten zur optischen Oberflächenkontrolle ein.

Die Basis für ein erfolgreiches Bildverarbeitungssystem sind perfekt aufeinander abgestimmte Komponenten, wie Kameras, Beleuchtung und Schnittstellen. Das Herzstück einer automatisierten optischen Kontrolle bildet aber die Programmierung. Diese besteht aus unzähligen Algorithmen, die für jede Anwendung individuell erstellt werden. In den meisten Fällen ist das eine gut lösbare Aufgabe für die damit befassten Programmierer. Eine Ausnahme stellt allerdings die optische Kontrolle von Oberflächen dar. Denn Oberflächendefekte und deren Kombinations-möglichkeiten gibt es unendlich viele. Es ist extrem aufwändig, alle Varianten zu erfassen und die einzelnen Parameter daraufhin exakt zu justieren.

 

Schmachtl Qualitätsprüfung Oberflächenkontrolle traditionell
Schmachtl realisiert projektbezogene Prüfsysteme zur automatischen Qualitätsprüfung von Serienteilen mittels elektronischer Bildverarbeitung. Dipl.-Ing. Florian Martin, Experte für optische Prüftechnik, erläutert die Problematik der sicheren Oberflächenkontrolle: „Neh-men wir beispielsweise eine Airbag-Abdeckung im Auto-Cockpit. Bisher hat menschliches Prüfpersonal die Abdeckung auf Kratzer, Dellen, Verfärbungen oder Unreinheiten an der Oberfläche überprüft. Das mensch-liche Auge erfasst diese Unregelmäßigkeiten schnell, doch sind diese Kontrollen wegen Konzentrations-schwankungen, Leistungsdruck oder Ermüdung sehr fehleranfällig. Die automatische Bildverarbeitung bietet in diesem Bereich Unterstützung, stößt allerdings ebenfalls bisweilen an ihre Grenzen.“ Handelt es sich etwa um einen Kratzer, muss der Programmierer für jede mögliche Nuance des Kratzers Schwellenwerte und Toleranzen definieren, also objektive Kriterien festlegen. Das geschieht durch Algorithmen. Die Kamera muss genau wissen, wonach sie zu suchen hat. Das Definieren der Grenzwerte kann nur gemeinsam mit dem Kunden erfolgen, denn dieser entscheidet, ab welcher Ausprägung des Kratzers das Produkt als fehlerhaft gilt und aussortiert wird. Dasselbe gilt dann für die Merkmale jeder weiteren möglichen Beschädigungsart oder Verschmutzung. In Summe erfordert das unzählige Algorithmen und sowohl von Kunden- als auch von Programmiererseite ausgeprägtes Fachwissen.

 

Schmachtl Qualitätsprüfung Fehler und Pseudofehler
Der Prüftechnik-Experte erklärt weiter: „Bei der automatisierten Oberflächenkontrolle feilten wir bisher eine gefühlte Ewigkeit an Parametern, gefolgt von Tests, danach wurden die Werte erneut justiert. Aber trotz sorgfältigster Programmierung blieb die Unterscheidung zwischen Fehlern und Pseudofehlern ein Problem für die Kamera. Hier kommt die klassische Bildverarbeitung teilweise über eine Trefferquote von 50% nicht hinaus, während das menschliche Auge treffsicher ist. Der Mensch weiß sofort, ob es sich etwa um ein Loch an der Oberfläche – also einen Fehler – oder ein Staubkorn – einen Pseudofehler – handelt. Mit der klassischen Bildverarbeitung lässt sich das kaum erfassen.“ Werden aufgrund der normalen Prozess-schwankungen vom Bildverarbeitungssystem zu viele Pseudofehler generiert, ist das System nicht zuverlässig genug und wird schlimmstenfalls ausgeschaltet. Das ist für Produktionsbetriebe, für die das Installieren eines Bildverarbeitungssystems ohnehin eine große Investi-tion darstellt, natürlich doppelt bitter.

 

Schmachtl Qualitätsprüfung Neue Software erkennt selbst Fehler

Schmachtl setzt bei der Oberflächenkontrolle seit Kurzem eine einzigartige und innovative Software ein. Diese lernt innerhalb kürzester Zeit, selbst Fehler in Bildern zu erkennen. Anhand von Oberflächenbildern erstellt das Programm selbst die passenden Algorithmen. Und löst damit auch Bildverarbeitungsauf-gaben, die bisher kaum bis gar nicht lösbar waren.


Bei den Probeläufen kam das zwanzigköpfige Systemtechnik-Team aus dem Staunen nicht mehr heraus. „Als einer unserer Applikationstechniker zum ersten Mal mit diesem Programm arbeitete, war er über das Ergebnis derart überrascht, dass er überzeugt war, etwas übersehen zu haben. Zu einfach schien ihm alles.“, spricht Florian Martin über den ersten Einsatz der Software. „Mit dieser Beurteilung ist er in guter Gesellschaft, sowohl von anderen Programmierern als auch von Produktionsleitern.“ Neben der Einfachheit in der Bedienung besticht die neue Technologie besonders durch ihre Treffsicherheit.

Der Produktmanager ist beeindruckt: „Aufgrund meiner Erfahrung mit neuronalen Netzen der ersten Generation habe ich dem System anfangs wenig Chancen einge-räumt. Aber mittlerweile hat mich die Performance bei realen Aufgabenstellungen hinsichtlich Bedienung und Qualität der Ergebnisse absolut überzeugt. In einem konkreten Anwendungsfall ist die Unterscheidung von Pseudofehlern und Fehlern von 50% auf über 98% gestiegen, und das ohne Konfigurationsaufwand.“

 

Schmachtl QualitätsprüfungJedes Bild ist ein gutes Bild
Produktionsbetriebe sämtlicher Branchen können von dieser Innovation profitieren. Denn es lassen sich alle denkbaren Oberflächen damit kontrollieren. Der Ablauf ist immer gleich: Gut-und Schlecht-Bilder, beispiels-weise aus der bestehenden Lösung, werden gesammelt und die neue Software damit »gefüttert«. Anhand dieser Referenzbilder lernt das Programm selbst die Unter-scheidungskriterien zwischen »gut« und schlecht«, erstellt die dazugehörigen Algorithmen und ist sofort einsatzbereit. Der Kunde stellt so viele Bilder wie möglich zur Verfügung, das können einhundert sein, aber auch eintausend. „Je mehr, desto besser“, präzisiert Florian Martin. „Nach internen Tests durch unsere Techniker erhält der Kunde eine klare Auskunft über den möglichen Einsatz der Software bei neuen Projekten bzw. über die Sinnhaftigkeit eines Updates bei bestehenden Anlagen.“ Bei vorhandenen Anlagen kön-nen Kameras und Beleuchtung zum Teil unverändert bleiben, in vielen Fällen werden nur Rechner und Software ausgetauscht, der Aufwand ist also über-schaubar. Florian Martin ist überzeugt: „Diese neue Technologie hat das Potential zum »Game Changer« in der optischen Qualitätsprüfung.“

 

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DI Florian MARTIN
Produktmanagement
Industrielle Bildverarbeitung
T  +43 732 7646-38
f.martin@schmachtl.at
  Ing. Franz Waldhör, MBA
Vertriebsleiter Systemtechnik
T  +43 732 7646-732
f.waldhoer@schmachtl.at